SuperAPI AI 工具集
合作ENAI 行业资讯收藏

Skill 广场

找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-05 00:16

部署与运维

13,126 个结果

mergify-cli-upgrade

该技能用于在已安装的 Mergify CLI 版本低于当前 Mergify 技能所依赖版本时升级 CLI。当技能中提到的命令或参数被 mergify 拒绝（如无法识别子命令、参数不符合预期），或用户要求检查、更新 CLI 时适用。文档给出流程：先用 mergify --version 对比版本，必要时询问用户，再按原安装渠道升级（Homebrew、uv、pipx、pip 或 mergify self-update），最后重新运行命令；若升级后仍被拒绝，应告知用户而非猜测其他命令。

部署与运维0 次安装

airunway-aks-setup

AI Runway AKS Setup 是微软 azure-skills 提供的一项技能，用于在现有 AKS（Azure Kubernetes Service）集群上完成 AI Runway 的端到端搭建，从裸集群验证一路推进到运行自己的第一个 AI 模型。该技能覆盖集群上下文检查与节点清单、GPU 检测、AI Runway 控制器与 CRD 安装、GPU 硬件兼容性评估、推理提供商（KAITO、Dynamo、KubeRay）选择与安装、首个模型部署与就绪验证，以及最终总结与冒烟测试。使用前要求已存在 AKS 集群，若没有需先借助 azure-kubernetes 技能创建（除非可接受纯 CPU 推理，否则应包含 GPU 节点池）。所有集群操作直接通过 kubectl 和 make 完成，不使用 MCP 工具。技能强调成本意识：GPU 节点池会产生显著计算费用（如 A100-80GB 可达每小时 3–5 美元以上），在供应 GPU 资源前需确认用户理解费用影响。执行时按步骤顺序进行，每步报告集群状态（健康或缺失/失败），任何安装或部署操作前请求用户确认，已完成的步骤将跳过，并支持用户通过 skip-to-step N 从指定阶段恢复。文档还提供常见错误处理，如控制器 CrashLoop、提供商未就绪、ModelDeployment 挂起、bfloat16 不兼容等。

部署与运维0 次安装

aks-cost-optimization

该技能属于微软 skills 集合，用于对现有 AKS 集群进行高级成本效率分析，侧重调度、放置与经核实的存储映射。它可路由到 NAP 就绪性、装箱、节点扩缩容瓶颈或存储优化等具体方向；整体 AKS 成本评估、支出与异常、承诺与故障处理则建议交给相应技能。工作流要求先绑定订阅、集群、资源组与 kube 上下文，读取操作保持非变更性，任何更改均需审批；能力缺失或证据冲突时明确标记对应结果不可用或结论未确认。

部署与运维0 次安装

azure-advisor

Azure Advisor 是一个用于查看和处理 Azure Advisor 建议的技能，帮助用户了解 Azure 环境中的优化建议、服务退役信息以及建议状态管理。该技能提供了一组专用工具，可获取建议的汇总统计、明细列表、元数据类型以及修复方案，并支持完成、忽略、推迟或重新激活建议。它强调优先使用 Azure Advisor MCP 工具而非 Resource Graph 或通用 ARM 工具，适用于需要查询建议数量、分类、排名、受影响资源，以及管理建议状态的场景。该技能不负责执行修复操作，修复相关请求会转交给 azure-advisor-actionability 技能处理。

部署与运维0 次安装

azure-advisor-actionability

Azure Advisor Actionability 是微软技能库（microsoft/skills）中的一个技能，用于修复 Azure Advisor 给出的建议（remediation）。当用户提出“修复 Advisor 建议”这类需求时触发。该技能强调安全与可追溯：只向客户呈现可执行的修复步骤，未经明确确认绝不代为执行。使用前需要提供 recommendationTypeId（GUID）和完整的受影响资源 resourceId，缺失值需向用户询问，不得猜测。工作流要求先调用 advisor_remediation_get（仅传 recommendationTypeId，不传 resourceId），若返回 RemediationNotFound、空响应或无可用修复内容，则说明 Advisor 修复不可用，转而检索公开的 Microsoft Learn 文档，并在无法获取时如实说明，绝不编造指导。最终回复需标注来源（Azure Advisor 修复工具或公开 Microsoft Learn 文档），保留步骤顺序，区分 Azure CLI 与 PowerShell，不生成 Advisor 指导中的命令，不输出原始 JSON 与内部标签。

部署与运维0 次安装

azure-app-onboard

Azure App Onboard 是微软 Azure Skills 中的一个端到端编排技能，用于把商业想法、应用想法或已有代码推进到可运行的 Azure 部署。它适合那些清楚自己要构建什么、但不确定该选用哪些 Azure 服务的开发者。该技能的输入可以是商业创意或现有代码库，以及可选的预算与规模偏好；输出包括架构方案、成本估算、基础设施即代码（IaC）文件和已部署的 Azure 资源。流程分为发现、架构、脚手架、部署四个阶段，并强调自身闭环、不调用外部技能。整个流程遵循严格的十步工作流，每一步都要求先阅读对应参考文档再执行，并设置脚手架审批门和部署审批门等审批节点。它可用于：在不了解 Azure 服务选型的情况下部署现有代码、检查代码是否已具备部署到 Azure 的条件、以最小改动迁移应用、在投入基础设施前获取成本估算、理解架构决策与被否决的备选方案、咨询 Azure 架构或服务选型问题，以及在没有相关经验的情况下获得引导式入门。也明确了不适用场景，例如执行已有部署、优化现有 Azure 支出、为已知架构生成 Bicep/Terraform、验证基础设施、排查运行中的部署、直接管理 AKS/Kubernetes、查询现有资源等，这些分别由其他技能承担。

部署与运维0 次安装

azure-app-onboard-prereq

Azure App Onboard Prereq 是应用接入 Azure 前的仓库就绪性评估技能，属于 AppOnboard 流水线的第 1 阶段（共 4 阶段）。它在基础设施规划之前运行，对用户仓库进行只读评估，检查构建健康度、应用完整性、依赖项以及本地可部署性，并按组件输出 PASS / WARN / FAIL 判定结果，供后续阶段使用。该技能可由 azure-app-onboard 在第 3 步调用，也支持直接调用进行代码就绪性检查。它读取会话目录下的 context.json，写入 components[]、repo{}、detectedInfra[]，并产出 prereq-output.json 以及给用户离线参考的 readiness-report.md。该阶段严格禁止运行 npm install、npm test、pytest、dotnet build 等任何安装、构建或测试命令，仅做静态检查；唯一例外是经用户逐条确认的构建验证门控，且仅适用于代理在迁移或零代码路径中修改/编写过的代码。评估内容包括构建检查、完整性检查、可部署性检查，并可通过 Azure MCP 工具比对 Azure 最佳实践、检查 CLI 工具安装情况。检测到 AWS、Google Cloud 等云 SDK 依赖时，会提示迁移到 Azure 或要求先替换依赖。

部署与运维0 次安装

azure-cost

azure-cost 是微软 azure-skills 技能集中面向 Azure 成本管理的技能，用于查询历史成本、预测未来支出，并通过成本优化减少浪费。它根据用户意图进行路由：想了解当前花费时进入成本查询流程，想降低成本或找出浪费时进入成本优化流程，想预估未来花费时进入成本预测流程。技能依据 Azure Cost Management 的查询接口与预测接口工作，查询和预测均使用 POST 请求，作用域可采用订阅、资源组、管理组或计费账户等范围模式。使用该技能需要具备目标范围上的 Cost Management Reader、Monitoring Reader 和 Reader 角色权限。技能文档还包含 Redis、Storage 等服务专属的优化说明，并引用 MCP 工具、最佳实践与安全相关内容，以及 Redis .NET SDK 参考资料。

部署与运维0 次安装

azure-enterprise-infra-planner

Azure Enterprise Infra Planner 是一个面向云架构师和平台工程师的 Azure 基础设施规划与预配技能，用于根据工作负载或架构描述来规划企业级 Azure 基础设施。它可以设计登陆区、中心辐射（hub-spoke）网络或多区域拓扑，规划 VNet、子网、防火墙、专用终结点和 VPN 网关等网络组件，并规划身份、RBAC 与合规驱动的基础设施。该技能还能生成订阅范围或多资源组部署的 Bicep 或 Terraform 代码，并规划灾难恢复、故障转移或跨区域高可用拓扑。它采用 7 阶段门控流水线：从输入中提取洞察、研究最佳实践与资源、生成计划、经用户批准后生成 IaC、进行本地验证与安全扫描、最后在明确风险确认后部署。对于已存在的资源，它会先进行清单清点并引用而非重建，部署时仅增量添加，不修改或销毁被引用的资源。

部署与运维0 次安装

azure-kubernetes

面向 Azure Kubernetes Service (AKS) 集群的规划与配置技能，用于规划、创建和配置生产级 AKS 集群，覆盖 Day-0 检查清单、SKU 选择（Automatic 与 Standard）、网络、安全、可观测性、升级与节点池等主题。该技能基于用户需求产出推荐的 AKS 集群配置，明确区分创建后难以更改的 Day-0 决策（如网络、API 服务器）与可在创建后启用的 Day-1 功能。适用于新建 AKS 集群、规划生产工作负载集群配置、设计 AKS 网络（API 服务器访问、Pod IP 模型、出站）、设置身份与密钥管理、配置治理、启用可观测性、定义升级与补丁策略以及了解 Automatic 与 Standard SKU 差异等场景。若需要将应用容器化并部署到已有集群，应改用其子技能 azure-kubernetes-app-deploy。

部署与运维0 次安装